原文| 干货:用Python进行数据清洗,这7种方法你一定要掌握 数据清洗是数据分析的必备环节,在进行分析过程中,会有很多不符合分析要求的数据,例如重复、错误、缺失、异常类数据。 01 重复值处理 数据录入过程、数据整合过程都可能会产生重复数据,直接删除是重复数据处理的主要方法。pandas提供查看、处理重复数据的方法...
重复值会影响数据分析的结果,可以通过删除重复值来处理。 python 复制代码 # 查看重复值 print(df.duplicated().sum()) # 删除重复值 df_unique = df.drop_duplicates() 五、数据类型转换 有时候需要将数据类型进行转换,如将字符串类型转换为日期类型或数值类型。 python 复制代码 # 示例数据 data = {'date'...
方式如下：❝①按单元格查看：DataFrame 提供了 isna 函数，isna 函数返回一个新的 DataFrame， 行数和列数和原 DataFrame 相同，新的 DataFrame 全部由布尔型数据组成，原 DataFrame 的单元格的数据是缺失值的话，在新的 DataFrame 对应位置的单元格就是 True，否则为 False。# 调用 isna 函数，并查看结果df_s...
在进行数据分析前,一般需要了解数据的缺失情况,在Python中可以构造一个lambda函数来查看缺失值,该lambda函数中,sum(col.isnull())表示当前列有多少缺失,col.size表示当前列总共多少行数据: >sample.apply(lambdacol:sum(col.isnull())/col.size) group0.333333 id0.166667 name0.166667 score0.333333 dtype: float64...
1)先在conda中进入当前notebook文件所在的python环境,例如命令: activate py3 2)在conda进入的python环境下安装该包: conda install xlrd #导入数据分析包importpandasaspd 1.提出问题 从销售数据中分析出以下业务指标: 1)月均消费次数2)月均消费金额3)客单价4)消费趋势 ...
1.数据清洗 处理缺失值 第一步:找出缺失值 主要通过 **isnull **和 **notnull **方法返回 **布尔值 **来判断什么位置有缺失值 (注:使用juypter notebok) from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd import numpy as np df = DataFrame([[3,4,5],[1,6,np.nan],['xxj','xf',np...
开始之前还是先在python中导入需要使用的库文件,然后进行数据读取,并创建名为loandata的数据表。这里为了更好的展示清洗的步骤和结果,我们使用的是lendingclub公开数据中的一小部分。 1 2 3 importnumpy as np importpandas as pd loandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loandata.xlsx')) ...
在Python中进行网页爬取后,通常需要对获取到的数据进行清洗,以确保数据的准确性和可用性。以下是一些常见的数据清洗步骤和技巧: 1. 去除HTML标签 使用BeautifulSoup或lxml库可以方便地去除HTML标签。 frombs4importBeautifulSoup html =""" Example Page Welcome to Example Page This is an ...
使用python进行数据分析的步骤可由下图概括: 本文使用python的pandas数据分析库对某医院的数据进行清洗。 一、提出问题 本次数据分析主要有以下四个问题: 月均消费数据 月均消费金额 客单件 消费趋势 二、理解数据 载入数据 表1详细给出了本次清洗所用数据各列的名称和含义。
数据清洗是指对数据进行预处理,以便更好地进行后续分析和建模。Python作为一种功能强大且易于上手的编程语言,被广泛应用于数据清洗工作中。本文将介绍如何使用Python进行数据清洗,包括数据加载、缺失值处理、重复值处理、异常值处理等内容。 1. 数据加载 首先,我们需要将原始数据加载到Python环境中。Python提供了许多库...